📣 Anunțăm lansarea OpenReasoning-Nemotron: o suită de LLM-uri capabile de raționament care au fost distilate din modelul DeepSeek R1 0528 671B. Antrenate pe un set de date masiv și de înaltă calitate distilat din noul DeepSeek R1 0528, noile noastre modele 7B, 14B și 32B obțin performanțe SOTA pe o gamă largă de repere de raționament pentru dimensiunile lor respective în domeniul matematicii, științei și codului. Modelele sunt disponibile pe @huggingface🤗:

🎶 Faceți cunoștință cu Audio-Flamingo 3 – un LALM complet deschis, antrenat pe seturi de date de sunet, vorbire și muzică. 🎶 Gestionează conversații audio de 10 minute, text lung și voce. Perfect pentru QA audio, dialog și raționament. Pe @huggingface ➡️ Din #NVIDIAResearch.

🏆 NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B se clasează pe locul 1 în clasamentul @HuggingFace pentru recunoașterea automată a vorbirii, stabilind un nou record cu o rată de eroare a cuvintelor de 5,63%. 🤗 Clasament ➡️

Cum ar fi dacă ai putea pune unui chatbot o întrebare de dimensiunea unei întregi enciclopedii și ai obține un răspuns în timp real? Interogări de mai multe milioane de tokenuri cu de 32 de ori mai mulți utilizatori sunt acum posibile cu Helix Parallelism, o inovație a #NVIDIAResearch care conduce la inferență la scară uriașă. 🔗

Python + OpenUSD = fluxuri de lucru mai rapide, automatizare mai ușoară, mai multă creativitate. 💡 Capacitățile de scriptare și ușurința de utilizare ale Python îl fac partenerul perfect pentru #OpenUSD, ajutând la accelerarea dezvoltării fără a avea nevoie de expertiză C++. Află mai multe 👉

✨ FLUX.1 Kontext aduce o experiență proaspătă generării de imagini prin editare incrementală, în context, mai degrabă decât solicitări complexe tradiționale. Acum optimizat pentru GPU-urile NVIDIA RTX folosind TensorRT, am colaborat cu @bfl_ml pentru a oferi inferențe mai rapide cu cerințe VRAM mai mici. 🔗 Detalii:

Implementați propria instanță model DeepSeek-R1 cu implementare cu 1 clic. Noul container NVIDIA TensorRT-LLM de pe Vertex AI este optimizat pentru LLM-uri la scară și îmbunătățește semnificativ performanța și eficiența costurilor. Începeți astăzi ➡️

📸 Genera. Rafina. Repeta. FLUX.1 Kontext de la @bfl_ml simplifică editarea imaginilor AI cu solicitări text + imagine - acum accelerat RTX cu TensorRT. Bonus: Noul LLM multimodal Gemma 3n de la Google este, de asemenea, accelerat pe RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Sunteți gata să deblocați puterea recuperării #multimodal? Descoperă modul în care NVIDIA transformă #NeMoRetriever căutarea documentelor, combinând viziunea și limbajul pentru rezultate mai inteligente, mai rapide și mai precise. 👉

🏆NVIDIA NeMo Retriever a obținut locul 1 pe @HuggingFace în trei clasamente de top pentru recuperarea documentelor vizuale - ViDoRe V1, ViDoRe V2 și MTEB VisualDocumentRetrieval. Stabilind noi standarde pentru aplicațiile #RAG întreprinderi, NeMo Retriever este lider în industrie. Acest model performant este: 🔎 Reglat fin pentru recuperarea documentelor de interogare în care interogările sunt text și imagini. 📊 Deosebit de util în sistemele RAG multimodale care utilizează text, diagrame, tabele sau infografice. Aplicațiile potențiale includ căutarea multimedia, recuperarea intermodală și AI conversațională cu o înțelegere bogată a intrărilor. 🛠️ Dezvoltatorii pot obține extragerea datelor PDF de până la 15 ori mai rapidă, o precizie cu 50% mai bună și o eficiență de stocare de 35 de ori mai bună cu NeMo Retriever. Pentru cercetători, verificați-l pe #HuggingFace ➡️ Pentru dezvoltatorii care au nevoie de modele comerciale gata de producție, vizitați ➡️